paper-review-generator

将论文 PDF 批处理为中文精读总结报告的工作流技能。适用于“PaddleOCR 或 pdfplumber 抽取文本 + 大模型总结论文”场景。使用时仅读取 skill 目录下 config.json 与 prompt.md,并运行 scripts 中所需脚本,用户可在prompt.md中定义用户研究主题与研究方向。

Safety Notice

This listing is from the official public ClawHub registry. Review SKILL.md and referenced scripts before running.

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Install skill "paper-review-generator" with this command: npx skills add mxingchtongaelofficial2568/llm-paper-review-generator

paper-review-generator

1) 配置文件约束

  • 仅使用当前 skill 目录下两个文件:
    • config.json:包含运行所需全部信息(是否 OCR、OCR 参数、总结模型 base_url/model/api_key、可见窗口开关、线程数)
    • prompt.md:总结提示词模板
  • api_key 支持两种写法:
    • 在config.json中指定
    • 环境变量引用:${ENV_VAR},脚本会在运行时读取对应环境变量
  • 不读取其他目录 secret。
  • 不在日志和异常信息中回显任何 api_key 或 token。

2) 执行入口

  • 必须先切换到本 skill 根目录再运行脚本(即 .../paper-review-generator),否则相对路径的 config.json / prompt.md 会找不到。
  • 必须由用户明确传入输入与输出路径:
    • --pdf(可重复,支持多个文件)
    • --dir(可重复,支持多个文件夹)
    • --output-dir(可选;不传时默认输出到每个输入 PDF 同目录下的 总结 文件夹)
  • 示例(路径由 agent 按用户需求填入):
    • 单文件:python scripts/run_pipeline.py --pdf "{pdf_path}" --output-dir "{output_dir}"
    • 多文件:python scripts/run_pipeline.py --pdf "{pdf_path_1}" --pdf "{pdf_path_2}" --output-dir "{output_dir}"
    • 单文件夹:python scripts/run_pipeline.py --dir "{pdf_dir}" --output-dir "{output_dir}"
    • 多文件夹:python scripts/run_pipeline.py --dir "{pdf_dir_1}" --dir "{pdf_dir_2}" --output-dir "{output_dir}"

3) 分流逻辑

  • 读取 config.json.use_paddleocr
    • true:调用 extract_paddleocr.py 抽取文本(JSON 行输出,不落盘)。
    • false:调用 extract_pdfplumber.py 抽取文本(JSON 行输出,不落盘)。
  • 然后调用 summarize_reports.py:读取 prompt.md 与管道传递的抽取文本,调用 summarizer.provider 指定的模型配置生成 *_研读报告.md

4) 环境检查与安全规范

  • 执行前先检查 Python 是否可用(建议 3.10+):
    • 若用户电脑未安装 Python,必须先明确提示用户安装 Python,再继续后续步骤。
  • 执行前检查依赖:
    • 若缺少依赖包,agent 应在 skill 根目录按 scripts/requirements.txt 执行安装:
      • pip install -r scripts/requirements.txt
  • 首次使用前必须做端点审查:
    • 只保留你信任的 provider,删除或留空不用的 base_url/model
    • 敏感文档场景优先使用自建/内网 OCR 与 LLM 端点
  • 仅向用户明确确认过的 OCR/LLM 端点发请求。
  • 若配置缺失(如 api_key/token/model/base_url),直接报错并提示补齐字段。
  • 日志与异常必须脱敏,禁止输出原始 Authorization/API key/token 或完整远端响应体。

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This detail page is rendered from real SKILL.md content. Trust labels are metadata-based hints, not a safety guarantee.

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